纽约市出租车出行数据分析数据集NewYorkCityTaxiTripDataAnalysis-shyam143
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 出行数据, 交通运输, 时空分析, 价格分析, 机器学习, 数据挖掘, 纽约市
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车公司(Uber)的出行数据，记录了乘客的出行信息及相关费用。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年3月。
地理范围：数据覆盖纽约市范围内的出租车出行。
数据维度：数据集包括“VendorID”（供应商ID）、“tpep_pickup_datetime”（上车时间）、“tpep_dropoff_datetime”（下车时间）、“passenger_count”（乘客数量）、“trip_distance”（行驶距离）、“pickup_longitude”（上车地点经度）、“pickup_latitude”（上车地点纬度）、“RatecodeID”（车费类型）、“store_and_fwd_flag”（是否存储并转发标志）、“dropoff_longitude”（下车地点经度）、“dropoff_latitude”（下车地点纬度）、“payment_type”（支付类型）、“fare_amount”（车费）、“extra”（额外费用）、“mta_tax”（MTA税）、“tip_amount”（小费）、“tolls_amount”（过路费）、“improvement_surcharge”（附加费）、“total_amount”（总费用）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为uber_data.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Uber出租车公司的公开数据，已进行必要的清洗和标准化。
该数据集适合用于交通运输、城市规划、数据分析和机器学习等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于交通流量分析、出行行为研究、出租车定价策略研究、城市交通规划等学术研究。
行业应用：可以为交通运输行业提供数据支持，尤其是在优化出租车调度、预测乘客需求、提升服务质量等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划和政策制定，优化城市交通系统。
教育和培训：作为数据科学、交通工程等专业的教学素材，帮助学生理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索纽约市出租车出行模式，分析影响出行费用的因素，以及预测乘客需求，从而优化决策。
